問題
問76 品質管理担当者が行っている検査を自動化することを考えた。10,000枚の製品画像と，それに対する品質管理担当者による不良品かどうかの判定結果を学習データとして与えることによって，製品が不良品かどうかを判定する機械学習モデルを構築した。100枚の製品画像に対してテストを行った結果は表のとおりである。品質管理担当者が不良品と判定した製品画像数に占める，機械学習モデルの判定が不良品と判定した製品画像数の割合を再現率としたとき，このテストにおける再現率は幾らか。
選択肢
- ア0.05
- イ0.25
- ウ0.50
- エ0.80
解説
正解：ウ
概要
この問題は、機械学習モデルの判定結果を表に整理し、不良品を正しく不良品と判定できた割合である再現率を求められるかを問う問題です。
正解の理由
再現率は「実際に不良品だったもののうち、モデルが不良品と判定できた割合」で、TP÷(TP+FN)で求めます。表より、実際に不良品で不良品判定は5枚(TP)、実際に不良品で良品判定は5枚(FN)なので、5÷(5+5)=0.50となりウが正解です。
各選択肢の解説
ア（×）: 0.05は不良品の再現率として小さすぎます。実際に不良品は合計10枚あり、そのうち5枚を不良品と判定できているので再現率は0.50であり、この値にはなりません。
イ（×）: 0.25は不良品の再現率ではありません。表では実際に不良品10枚のうち5枚を不良品と判定できているため、再現率は5/10で0.50となり0.25は誤りです。
ウ（〇）: 不良品の再現率は、実際に不良品だった10枚のうち不良品と判定できた5枚の割合なので5÷10=0.50です。したがってこの選択肢が正しいです。
エ（×）: 0.80は不良品の再現率ではありません。不良品の再現率は5÷(5+5)=0.50であり、0.80は別の指標や別の計算をしてしまっているため誤りです。
ポイント
再現率は「見逃し(FN)を含めて、実際に該当するものをどれだけ拾えたか」で、TP÷(TP+FN)で計算します。